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预训练模型是一种预先在大量数据集上训练过的神经网络模型，这种模型已经过训练以执行特定任务，如识别图片中的分类问题。这种方法利用大规模数据的信息来初始化模型参数，然后通过微调或迁移学习，将模型适应到特定的目标任务上。
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预训练模型无需标签就可以从数据中学习有用的特征，而且其预训练方法多样，包括自编码器、语言模型和图像特征提取等。这些模型适用于多种通用任务，如分类、回归和语音识别等。
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在具体使用中，人们通常会选择在大型公开数据集（如[[ImageNet]]）上预训练的模型，这些模型已经经过了深度训练，可以作为新模型的起点，从而避免从头开始训练模型并节省时间和计算资源。